مدل سازی فضایی-زمانی وقوع و مقدار بارش زمستانه در گستره ایران با استفاده از مدل مارکف پنهان

مدل سازی چندمکانی بارش یکی از زمینه های مهم در علوم طبیعی است و مدل های مختلف آماری برای این مهم توسعه یافته اند که نگرشی فضایی به مدل سازی و شبیه سازی بارش روزانه دارند. مدل مارکف پنهان یکی از انواع مدل های چندمکانی بارش روزانه است که علاوه بر شبیه سازی بارش روزانه, به بررسی توزیع فضایی و زمانی الگوهای وقوع بارش نیز می پردازد. در مطالعه حاضر با بکارگیری مدل مارکف پنهان, اقدام به مدل سازی بارش زمستانه (ژانویه تا آوریل) براساس داده های 130 ایستگاه باران سنجی در گستره ایران شده است. طول دوره آماری داده های بارندگی روزانه 21 سال (2010-1990) می باشد. هدف این تحقیق, دستیابی به توزیع فضایی و زمانی الگوهای جوی و شبیه سازی تصادفی وقوع و مقدار بارش به طور همزمان است. نیل به این اهداف با بکارگیری الگوریتم های مختلف حل مسائل مدل مارکف پنهان شامل الگوریتم برآورد پارامتر بیشینه سازی امید (EM) و الگوریتم رمزگشایی ویتربی و یک الگوریتم شبیه سازی که با تبدیل احتمالاتی همراه است, میسر است. انتظار می رود که الگوهای جوی مستخرج از مدل مارکف پنهان, منطبق بر الگوهای سینوپتیکی باشند که براین اساس 8 الگوی مختلف جوی به عنوان مجموعه متناهی حالات پنهان به دست آمدند و هرکدام گویای الگوی خاص سینوپتیکی هستند. فراوان ترین الگوی توزیع بارندگی مستخرج از مدل مارکف پنهان, الگوی خشک (شرایط پایدار) بوده که طی آن احتمال وقوع بارش در اکثر ایستگاه های کشور پایین است. این الگو دارای بیشترین احتمال آغازین معادل 0.429 و بیشترین احتمال انتقال مارکفی از حالت مشابه معادل 0.637 می باشد. همچنین, شبیه سازی چندمکانی بارش زمستانه نیز با حفظ آماره های اساسی شامل میانگین و انحراف معیارهای مجموع فصلی ایستگاه ها, مقدار صدک های مختلف هر ایستگاه و وابستگی های فضایی وقوع و عدم وقوع بارش, دارای نتایج قابل قبولی است که در مجموع بکارگیری این رهیافت, سودمند ارزیابی شده است.